Transformer网络」共找到 515 篇相关文章

产品应用7

Anthropic 突发 Sonnet 5,但大家更期待 Fable 5 和 Mythos 5 明天解禁

昨夜凌晨,Anthropic 突然推出 Claude Sonnet 5,自封“性价比之王”。它重点提升计划制定等能力,价格更低,安全性能提升,但网络安全能力弱于 Opus 4.8 和 Mythos 5。不过用户反馈平淡,Anthropic 面临高端模型受阻和访问控制争议等问题。

InfoQ
开源动态8

通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%

文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。

GiantPandaLLM
算法论文8

AAAI 2026 Oral:明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」,精度+速度双SOTA

在机器人和具身智能领域,transformer模型又大又‘重’,边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文,创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’,在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。

机器之心
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小白也能看懂,一文彻底说清 MCP、A2A与AG-UI,大模型应用集成协议三件套。

文章面向有一定技术基础但不熟悉大模型应用开发的读者,通俗介绍MCP、A2A和AG - UI三大主流集成协议,分别解决不同的集成难题,三者构成大模型应用集成完整生态。

AI大模型应用实践
推荐文章8

10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道

普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。

量子位
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